제 12항에 있어서,상기 시각화한 데이터는, 상기 각 뇌 연결망의 특징점의 위치, 상기 특징점이 갖는 특징값, 상기 분류기의 확률값 및 상기 분류기에 의한 분류 결과를 포함하는 것인, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

컴퓨터 장치에 의해 수행되는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법에 있어서,(a) 시간에 따른 피검체의 뇌 영상 데이터를 획득하는 단계;(b) 상기 뇌 영상 데이터로부터 각 뇌 영역에 대한 뇌 신호를 검출하는 단계;(c) 상기 각 뇌 영역에 대한 뇌 신호들 간의 상관도 분석을 수행하고, 상기 상관도에 기초하여 복수의 뇌 연결망을 생성하는 단계; (d) 상기 복수의 뇌 연결망의 비교를 통해, 각 뇌 연결망마다 뇌 연결망을 대표하는 특징점 및 특징값을 추출하는 단계; 및(e) 상기 각 뇌 연결망에 대한 상기 특징점 및 특징값을 시각화한 데이터를 디스플레이 모듈을 통해 제공하는 단계를 포함하되, 상기 (c) 단계는 (c-1) 상기 각 뇌 영역의 뇌 신호들 간의 유사도 값을 추출하고, 상기 유사도값을 기초로 각 피검체마다 매트릭스를 생성하는 단계;(c-2) 상기 각 피검체마다 생성되어 수집된 복수의 매트릭스들을 상기 피검체의 특성에 따라 피검체 그룹 별로 분류하여 각 피검체 그룹을 대표하는 뇌 연결망을 구성하는 단계; 및(c-3) 미리 설정된 기준에 따라 상기 뇌 연결망을 그룹핑하여 적어도 하나의 연결망 군집을 구성하는 단계를 포함하는 것인 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 뇌 영상 데이터는, 기능성 자기공명 영상(functional Magnetic Resonance Imaging: fMRI)을 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 1 항에 있어서, 상기(b) 단계는, (b-1) 상기 뇌 영상 데이터에 대한 전처리를 수행하는 단계; 및 (b-2) 상기 전처리된 데이터로부터 상기 각 뇌 영역에 대한 뇌 신호를 검출하는 단계;를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 3 항에 있어서, 상기 (b-1) 단계는, 상기 피검체의 머리 움직임으로 인해 발생된 잡음을 제거하는 단계; 및상기 잡음이 제거된 뇌 영상 데이터를 각 뇌 영역마다 구분하는 단계;를 포함하며, 상기 (b-2) 단계는, 상기 각 뇌 영역의 뇌 영상 데이터에 대하여, 시간 별로 대표값을 검출하고 상기 대표값을 시간축에 따라 결합함으로써 상기 뇌 신호를 검출하는 단계를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

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제 1 항에 있어서, 상기 (c-1) 단계는, 임의의 두 개의 뇌 영역 쌍에 대한 뇌 신호들 간의 상관도 분석을 수행하여, 뇌 신호 간 유사도값을 측정하되, 전체 뇌 신호에 대하여 수행함으로써 복수의 유사도값을 추출하는 단계; 및상기 복수의 유사도값을 성분으로 하는 매트릭스를 각 피검체마다 생성하는 단계;를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 (c-2) 단계는, 상기 피검체의 특성에 따라 복수의 매트릭스를 피검체 그룹 별로 분류하고, 각 피검체 그룹에 포함된 매트릭스를 평균하여 피검체 그룹을 대표하는 그룹 매트릭스를 생성하는 단계; 및상기 그룹 매트릭스의 각 행에 포함된 성분들을 기초로 행벡터를 구성하여 뇌 연결망을 생성하는 단계; 를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 7 항에 있어서, 상기 (c-3) 단계는,상기 행벡터 간의 유사도값을 측정하고, 상기 유사도값의 차이가 미리 설정된 범위 이내인 복수의 뇌 연결망들을 그룹핑하여, 적어도 하나의 연결망 군집을 구성하는 단계; 를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 7 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,상기 복수의 뇌 연결망을 구성하는 행벡터들을 비교하여, 각 뇌 연결망을 대표하는 특징점을 검출하는 단계; 및상기 특징점에서의 수치를 특징값으로 추출하는 단계;를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 1 항에 있어서, (f) 상기 (d) 단계 후, 상기 특징값에 대하여 기계학습 기반의 분류기로 학습을 수행하는 단계를 더 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 10 항에 있어서, 상기 (f) 단계는, (f-1) 기존에 수집된 특징값들을 기초로 상기 분류기에 대한 기계학습을 수행하는 단계; 및(f-2) 신규 특징값이 입력될 경우, 상기 신규 특징값에 대응하는 뇌 연결망을 상기 분류기를 통해 결정하는 단계;를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 (f-1) 단계는, 각 특징값이 뇌 연결망에 매칭되는 것으로 판단되기 위한 확률값을 각 뇌 연결망마다 결정하는 단계; 및상기 각 뇌 연결망마다 상기 분류기를 할당하고, 상기 확률값을 각 뇌 연결망의 분류기의 가중치로 할당하는 단계; 를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 (f-2) 단계는, 상기 신규 특징값에 대하여 각 뇌연결망의 분류기 및 가중치를 기초로 연산을 수행하고, 상기 각 분류기의 연산결과를 종합하여 상기 신규 특징값이 어느 뇌 연결망에 대응되는 것인지 판단하는 단계를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 1항에 있어서,상기 (e) 단계는, 상기 각 뇌 연결망마다 다른 윈도우를 생성하고, 각 윈도우에 대응하는 하나의 뇌 연결망에 대한 특징점 및 특징값을 시각화하는 단계;를 포함하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

제 1항에 있어서,상기 시각화한 데이터 상에서, 상기 특징점은 다른 특징점들과 함께 2차원 이미지 상에서 표시되되, 상기 다른 특징점들과 구분되도록 표시되는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법.

다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 장치에 있어서,다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서;를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 따라, 시간에 따른 피검체의 뇌 영상 데이터를 획득하고, 상기 뇌 영상 데이터로부터 각 뇌 영역에 대한 뇌 신호를 검출하며,상기 각 뇌 영역의 뇌 신호들 간의 유사도 값을 추출하고, 상기 유사도 값을 기초로 각 피검체마다 매트릭스를 생성하고, 상기 각 피검체마다 생성되어 수집된 복수의 매트릭스들을 상기 피검체의 특성에 따라 피검체 그룹 별로 분류하여 각 피검체 그룹을 대표하는 뇌 연결망을 구성하며, 미리 설정된 기준에 따라 상기 뇌 연결망을 그룹핑하여 복수의 뇌 연결망을 구성하고, 상기 복수의 뇌 연결망의 비교를 통해, 각 뇌 연결망마다 뇌 연결망을 대표하는 특징점 및 특징값을 추출하고,상기 각 뇌 연결망에 대한 상기 특징점 및 특징값을 시각화한 데이터를 디스플레이 모듈을 통해 제공하는, 다중 뇌 연결망 구축을 통한 뇌 상태 모니터링 장치.